【2026年10月最新】Devinとは？料金・使い方｜Claude Codeとの違いを徹底比較
aikanri-admin
「Devinって結局何ができるAIなの？」「エンジニアの仕事を本当に奪うの？」——そんな疑問を持って検索している方は多いはずです。
Devinは、米Cognition社が開発した自律型AIソフトウェアエンジニアです。GitHub Copilotのような「補完ツール」ではなく、タスクを渡すと要件分解・設計・実装・テスト・デプロイまでを一人で完遂するというコンセプトで登場し、2024年の公開当初は大きな話題になりました。
この記事では、Devinの性能・できること・使い方・料金プラン、GitHub CopilotやCursorとの違いを整理した上で、弊社（株式会社GENAI）がClaude Codeを全社運用している実データを交えながら、「自律型AIエージェントをどう選ぶべきか」まで掘り下げます。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を読むと、次の5つが明確になります。
01 WHAT IS DEVIN Devinとは何か 自律型AIエンジニアという新しいカテゴリ
Devinは、米国のAIスタートアップCognition社が2024年3月に発表した自律型AIソフトウェアエンジニアです。「世界初のAIソフトウェアエンジニア」というキャッチコピーで登場し、単体でソフトウェア開発プロジェクトを完遂する能力を持つことで注目を集めました。
📚 用語解説
AIエージェント：目的を与えると、自分で計画を立てて複数のステップを自律的に実行するAI。人間が1つずつ指示する必要がなく、タスクの分解・実行・検証までを自分で回す点が、チャットAIとの最大の違いです。
1-1. AIエージェントとAIアシスタントの違い
Devinを理解する上で欠かせないのが、AIエージェントとAIアシスタントの違いです。ChatGPTやGitHub CopilotのようなAIアシスタントは、人間が質問や指示を出すたびに応答する「対話型」のツールです。一方、DevinのようなAIエージェントは、1つの大きな目的（例：この機能を実装してPRを出す）を渡すと、タスクを自分で分解し、必要な調査・実装・テストを自律的に進め、結果だけを人間に報告します。
| 観点 | AIアシスタント（Copilot等） | AIエージェント（Devin等） |
|---|---|---|
| 動作形態 | 人間の指示に逐次応答 | 目的を渡すと自律的に計画・実行 |
| 介在の頻度 | 毎回の入力ごとに介在必要 | 結果確認のみで完結する場合も |
| 得意な範囲 | コード補完・リアルタイム支援 | タスク全体の非同期的な完遂 |
| 向いている人 | 常にコードを書いているエンジニア | リソース不足のチーム・起業家 |
AI鬼管理山崎
1-2. Devin 2.0で何が変わったか
2025年4月、CognitionはDevinの大幅刷新版であるDevin 2.0を発表しました。旧Devinは月額500ドルの単一プランのみでしたが、Devin 2.0ではIDE統合・並列実行・料金体系の大幅な見直しが行われ、エンタープライズ専用ツールから個人開発者でも手が届く価格帯へと方向転換しました。
ネット上の初期レビュー記事は「月額500ドルは高すぎる」という2024年時点の情報のままのものが多く残っています。2025年4月以降は料金体系が大きく変わっているため、最新の料金ページで確認することを推奨します（第4章で詳しく解説します）。
02 CAPABILITIES Devinの性能・できること タスク遂行の仕組みと実際にできる作業範囲
Devinの強みは、開発プロセスを横断して自律的に動く点にあります。具体的にどんな作業ができるのか、代表的な機能を見ていきます。
2-1. ドキュメント学習の手間をゼロにできる
Devinは与えられたリポジトリのコードベースやAPI仕様書を自動で読み込み、プロジェクトの文脈を理解してから作業に取りかかります。人間のエンジニアが新しいプロジェクトに参加する際に必要な「キャッチアップ期間」を大幅に圧縮できる設計です。
2-2. 構築からデプロイまでを自動化
フロントエンド・バックエンドの実装から、NetlifyやVercelなどへの自動デプロイまで一連のフローを単独で完結させられます。簡易的なWebアプリやプロトタイプであれば、要件を伝えるだけで動くアプリケーションが完成する状態まで到達する例が報告されています。
2-3. コードのエラーログを読み解きバグを修正
実行時のエラーログを自分で読み取り、デバッグ用のprint文を挿入して再実行しながら原因を特定する、という人間のエンジニアが行う試行錯誤のプロセスを模倣して動作します。単純なバグ修正であれば、人間のレビューを待たずに修正・再テストまで完了させます。
📚 用語解説
SWE-Bench：AIがソフトウェアエンジニアリングのタスクをどれだけ正確に解決できるかを測定する業界標準のベンチマーク。実際のGitHub issueをAIに解かせて正答率を測るもので、Devinをはじめ主要なコーディングAIの性能比較によく使われます。
2-4. マルチエージェントによる同時開発
Devin 2.0では、複数のDevinインスタンスを同時に走らせるマルチエージェント機能が追加されました。フロントエンド担当・バックエンド担当・テスト担当のように役割を分けて並列で作業させることで、1つの機能追加にかかる所要時間を短縮できます。
Slack/GitHubで
要件を伝える
要件を分解し
実行計画を立案
コード生成と
自己デバッグ
人間がレビュー
して承認
Devinが出したPR（プルリクエスト）は、最終的に人間のレビューを経て初めて本番にマージされる運用が前提です。「人間のレビュー工程がゼロになる」という触れ込みは誇大表現であり、実態は「初稿作成の工数が大幅に減る」という理解が正確です。
03 HOW TO USE Devinの使い方 導入から最初のタスク実行までのステップ
Devinを使い始めるまでの流れは、大きく5ステップに分かれます。
アカウント
登録
GitHub
連携
支払い方法
登録
リポジトリ
選択
最初の
タスク投入
アカウント登録後、GitHubアカウントと連携することで、対象リポジトリへのアクセス権をDevinに付与します。支払い方法の登録を終えると、Slack連携やIDE統合など、チームの開発フローに合わせた初期設定が行えるようになります。
代表菅澤
04 PRICING Devinの料金プラン 2025年4月の大幅値下げ後の最新体系
Devinの料金体系は、2025年4月のDevin 2.0リリースで大きく変わりました。旧バージョンの「月額500ドル固定」から、従量課金を軸にした複数プランへと刷新されています。
| プラン | 料金 | 想定利用 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | まず触ってみたい人 | ACU（作業単位）の付与が限定的 |
| Core (Pro) | $20〜（従量課金） | 個人開発者・小規模チーム | ACUを使った分だけ課金、約2時間分の作業が目安 |
| Team | 要問合せ | 複数人のチーム利用 | メンバー管理・使用量の可視化 |
| Enterprise | 要問合せ | 大企業・大規模導入 | SSO・専用サポート・セキュリティ要件対応 |
📚 用語解説
ACU (Agent Compute Unit)：Devinが消費する計算リソースの単位。1ACUあたりの作業量は目安として「約15分のエンジニアリング作業」とされ、タスクの複雑さに応じて消費量が変動します。従量課金プランではACUの消費量に応じて費用が発生します。
旧版の「月額500ドル」という情報が今も多くの比較記事に残っていますが、現行の料金体系はタスクの重さに応じた従量課金が基本です。軽めのタスクを月に数回試す程度であれば、月20ドル台から始められる設計に変わっています。
DevinのACU従量課金は「使った分だけ」課金される仕組みのため、月額固定のClaude Code（Pro/Maxプラン）とは単純比較できません。タスクの頻度・複雑さを見積もった上で、月間の想定ACU消費量から費用感を計算するのが正確な比較方法です。
05 VS COPILOT / CURSOR GitHub Copilot・Cursorとの違い 3つのツールはそもそも「向いている仕事」が違う
Devin・GitHub Copilot・Cursorは、いずれも「AIを使った開発支援ツール」として語られがちですが、実際には設計思想が全く異なる3つのツールです。
| ツール | 動作形態 | 得意なこと | 向いている人 |
|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | リアルタイム入力補完 | コードを書いている最中の次の一手を提案 | 日常的にコードを書く個人エンジニア |
| Cursor | AIとの対話型ペアプログラミング | 既存コードの修正・リファクタリングの相談 | AIと対話しながら手を動かしたい開発者 |
| Devin | 非同期の自律タスク完遂 | タスクを渡して離れている間に完遂させる | 起業家・リソース不足の開発チーム |
5-1. 【Copilotとの違い】補完ツールと自律エージェントの境界線
GitHub Copilotは、エディタ上でコードを書いている最中に次の数行を予測して提案するツールです。あくまで「人間が主導権を持ち、AIが助手として隣にいる」関係性であり、Devinのように「タスク全体を渡して自律的に進めてもらう」用途には向いていません。
5-2. 【Cursorとの違い】対話型と非同期型
Cursorは、AIとチャットしながらコードを修正していく対話型のツールです。人間がその場で確認・指示を出しながら進めるため、「自分の意図通りに細かく調整したい」場面に強い一方、Devinのように「人間が離れている間に完遂してもらう」という非同期的な使い方は想定されていません。
AI鬼管理山崎
5-3. 【汎用エージェントとの違い】エンジニアリング特化 vs 業務全般
ここが非エンジニアの経営者にとって一番重要な論点です。Devinはソフトウェアエンジニアリングのタスクに特化したAIエージェントであり、コードを書く・デプロイする・バグを直すという領域に強みを絞っています。
一方、Claude CodeのようなAIエージェントは、元々は開発支援ツールとして生まれたものの、ファイル操作・文書作成・データ集計・メール下書きなど「コード以外の業務」にも同じ自律実行の仕組みを使い回せるという特性があります。「エンジニアリングに特化した自律エージェント」と「業務全般に使える自律エージェント」という違いは、ツール選定の判断軸として非常に大きな意味を持ちます。
📚 用語解説
業務エージェント：ソフトウェア開発に限らず、資料作成・データ整理・メール対応などの日常業務全般を自律的に実行するAIエージェントの総称。Claude Codeはターミナル／デスクトップアプリから、ファイル操作やWeb検索を組み合わせて業務全般のタスクを完遂できる点が特徴です。
06 CASE STUDIES Devinの活用事例 国内企業での導入実績から見る実際の使われ方
Devinの活用事例として特に知られているのが、国内大手企業での全社導入ケースです。
6-1. DeNAの事例：プログラム言語移行を6分の1に短縮
DeNAは、社内の約2,000名規模でDevinを導入し、既存システムのプログラム言語移行プロジェクトに活用しました。従来であれば約6ヶ月かかっていた移行作業を1ヶ月弱まで短縮したと報告されており、単純な機械的変換作業をDevinに任せることで、エンジニアはレビューと設計判断に集中できる体制を実現しています。
6-2. 弥生の事例：コードレビューの24時間自動化
会計ソフトを手がける弥生では、Devinをコードレビューの一次チェックに活用しています。人間のレビュワーが対応できない深夜・早朝の時間帯でもDevinが一次レビューを回すことで、開発速度の向上とレビュー担当者の心理的負荷の軽減を同時に実現したとされています。
代表菅澤
07 CAUTIONS Devinを利用するときの注意点 導入前に知っておきたい3つの限界
Devinは強力なツールですが、万能ではありません。導入前に押さえておくべき限界を整理します。
📚 用語解説
PR（プルリクエスト）：GitHub上で「このコードをこう変更したい」という提案をまとめた単位。Devinが実装を終えると、最終的な反映前にPRとして提出し、人間のレビュワーが内容を確認してから本番環境にマージ（統合）する運用が一般的です。
7-1. 曖昧な要件定義には対応しづらい
「いい感じに作って」のような曖昧な指示では、Devinが意図しない実装を選んでしまうリスクがあります。人間のエンジニアであれば会話の中で要件を詰めていけますが、Devinに渡すタスクはできるだけ具体的かつ検証可能な形に落とし込む必要があります。
7-2. 創造的な設計判断は不得意
UIの革新的なデザインや、独自アルゴリズムの発想のようなゼロから創造する領域は、Devinの得意分野ではありません。既存のパターンに沿った実装・修正・拡張には強い一方、前例のない設計判断は人間が担う必要があります。
7-3. レガシーシステム・オンプレミス環境への統合制約
クラウド上のモダンな開発環境であれば連携がスムーズですが、オンプレミスの古いシステムや特殊な社内ネットワークへの統合には制約が多いとされています。導入を検討する際は、自社の開発環境がDevinの想定するクラウド前提の構成とどれだけ近いかを確認する必要があります。
「要件を具体的に書けるか」「既存のテストコードが整備されているか」「開発環境はクラウド中心か」の3点が整っていないチームほど、Devin導入後の成果が出にくい傾向があります。導入前に社内の開発フローを棚卸ししておくことを推奨します。
08 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAI社内のClaude Code実運用 エンジニアリング特化のDevinと、業務全般型のClaude Codeの違いを数字で見る
ここからは視点を変えて、弊社（株式会社GENAI）が実際にClaude Codeを全社運用している実データを紹介します。Devinが「エンジニアリング特化」であるのに対し、Claude Codeを業務全般に広げて使うとどうなるかの参考情報としてご覧ください。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 契約プラン | Claude Max 20x（月$200 / 約30,000円） |
| 利用開始 | 2025年後半〜 |
| 利用部署 | 経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務まで全社 |
| 業務領域 | 主な用途 | 概算削減時間 |
|---|---|---|
| 営業 | 提案書・見積・顧客別資料の自動生成 | 週20時間 → 週2時間 |
| 広告運用 | 週次レポート・CPA分析・配信調整 | 週10時間 → 週1時間 |
| ブログ記事 | SEO記事執筆・リライト・内部リンク最適化 | 1本8時間 → 1本1時間 |
| 経理 | 請求書チェック・経費仕訳・Freee連携 | 月40時間 → 月5時間 |
| 秘書業務 | 日報生成・議事録・スケジュール調整 | 日2時間 → 日15分 |
| 開発 | WordPress/LP/Pythonスクリプト書き捨て | 都度数時間削減 |
上記は弊社の肌感ベースの数値であり、業種・業態・担当者のスキルによって削減時間は変動します。あくまで「Claude Codeを業務全般に広げるとどこまで使い倒せるか」の参考情報としてご覧ください。
Devinが「エンジニアリングタスクの完遂」に特化して高い精度を出すのに対し、弊社の運用データは同じ自律実行の仕組みを、コード以外の業務にまで広げた場合の効果を示しています。「自社にエンジニアリング業務が多いか、業務全般の自動化ニーズが大きいか」によって、どちらのタイプのAIエージェントが向いているかが変わってきます。
AI鬼管理山崎
8-1. 「1名分の業務量を分担」という実感値の内訳
弊社の業務領域別の削減時間を単純合算すると、月間160時間（1名分のフルタイム業務量）に相当する業務がClaude Codeで吸収されている計算になります。もちろん実際には「完全自動化」ではなく「人間のレビュー・微調整」が必要なケースも多いため、体感的には約0.8人分の業務量を肩代わりしてくれているイメージです。
この0.8人分という数字は、Devinの活用事例で紹介したDeNA・弥生のケースと構造的には似ています。どちらも「人間が1からやっていた作業の一部を、AIエージェントが機械的に巻き取る」ことで、空いた時間を判断業務に再配分するという流れです。違いは、Devinがコーディング領域に絞って深く効果を出すのに対し、Claude Codeは複数の業務領域に横展開することで総量として大きな効果を出すという点にあります。
8-2. 導入開始から全社運用までの実際の広げ方
弊社でClaude Codeを業務に組み込んできた流れを振り返ると、最初から全部門に導入したわけではありません。まず秘書業務の議事録作成という1つの小さなタスクで試し、効果を数値で確認した上で、営業資料の自動生成、広告レポートの自動作成と段階的に横展開していきました。Devinの章で紹介したDeNAの事例も、いきなり全システムを移行させたわけではなく、特定のプログラム言語移行というテーマに絞って成果を出してから社内展開した点は共通しています。
09 HOW TO CHOOSE 【独自】自律型AIエージェントの選び方 「開発特化」か「業務全般」かで選ぶべきツールが変わる
最後に、Devinを含めた自律型AIエージェントをどう選ぶべきか、判断フレームを整理します。
社内のタスクの大半がコーディング業務か、それ以外の業務（営業・経理・秘書等）も含むか
この比率によって、「開発特化型」と「業務全般型」のどちらを優先すべきかが決まります。
| あなたの状況 | 向いているタイプ | 代表ツール |
|---|---|---|
| 開発チームの生産性を上げたい（コーディング中心） | 開発特化型AIエージェント | Devin / GitHub Copilot / Cursor |
| 経営・営業・経理まで含めて業務全体を自動化したい | 業務全般型AIエージェント | Claude Code |
| 開発もするが、業務全般の自動化ニーズも大きい | 両方の併用、または業務全般型を軸に開発タスクも吸収 | Claude Code + 必要に応じて開発特化型 |
9-1. 「エンジニアがいない会社」ほど汎用型が有利
Devinは非常に強力なツールですが、本質的にはエンジニアがいる前提のツールです。PRのレビュー、GitHubの運用、開発環境の整備など、使いこなすには一定の技術的な土台が必要になります。
一方、非エンジニアの経営者・管理職が中心の会社では、まずコードを書く以前の「資料作成・顧客対応・経理処理」といった業務の自動化ニーズの方が圧倒的に大きいケースが多く見られます。この場合、Claude Codeのようなデスクトップアプリから使える汎用型のAIエージェントの方が、導入のハードルも投資回収のスピードも優れています。
代表菅澤
弊社では、Claude Max 20xプラン（月30,000円）を全社契約し、人件費換算で月20〜25万円分の業務を分担してもらっている肌感です。Devinのような開発特化型AIエージェントの導入を検討している方も、「開発以外の業務もまとめてAIに任せられないか」という視点で一度検討してみる価値があります。
10 CONCLUSION まとめ ── Devinと自律型AIエージェントの正しい向き合い方 道具の違いを理解してから導入すれば失敗しない
この記事では、Devinの基本概念・性能・使い方・料金プラン、GitHub Copilot・Cursorとの違い、国内企業の活用事例と注意点、そして自律型AIエージェントの選び方までを整理しました。最後にポイントを振り返ります。
Devinは「自律型AIエンジニア」という新しいカテゴリを切り開いた意味で非常に重要なツールです。ただし、その自律性の仕組みは開発業務に限らず応用できるという点にも注目してみてください。弊社では、同じ発想の自律型エージェントであるClaude Codeを、経営・営業・経理・広告・記事執筆まで社内のあらゆる業務に組み込んでいます。
代表菅澤
自律型AIエージェントの導入設計を、AI鬼管理が一緒に考えます
Devinのような開発特化型AIエージェントだけでなく、
経営・営業・経理まで含めた「業務全体の自律化」を検討したい方へ。
AI鬼管理山崎
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
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よくある質問
Q. Devinは本当にエンジニアの代わりになりますか？
A. 完全な代替ではありません。DeNAや弥生の事例を見ても、Devinは「機械的な作業の巻き取り」に強く、最終的なレビュー・設計判断は人間が担う運用が前提です。「エンジニアの仕事が減る」のではなく「エンジニアが判断業務に集中できるようになる」と捉えるのが実情に近い理解です。
Q. Devinの料金は結局いくらですか？
A. 2025年4月のDevin 2.0以降は、Freeプラン（$0）、Core/Proプラン（$20〜の従量課金、ACU消費に応じて加算）、Team・Enterpriseプラン（要問合せ）という体系です。旧版の「月額500ドル」という情報は古いため、公式サイトで最新の料金ページを確認することを推奨します。
Q. DevinとGitHub Copilot、どちらを導入すべきですか？
A. 用途が異なるため「どちらか一方」ではなく併用も可能です。日常的なコーディング中の補完が目的ならCopilot、タスクを丸ごと渡して非同期で完遂してほしいならDevinが向いています。多くのチームはCopilotで日常業務を支え、重めのタスクだけDevinに渡す運用をしています。
Q. Devinを導入するにはエンジニアが必要ですか？
A. 基本的にはGitHubやCI/CDの運用経験があるエンジニアがいる前提のツールです。PRのレビュー・開発環境の整備など、一定の技術的な土台がないと使いこなしにくいため、非エンジニア中心の会社がいきなり導入するのはハードルが高めです。
Q. Devinと汎用AIエージェント（Claude Code等）はどう違いますか？
A. Devinはソフトウェアエンジニアリングのタスクに特化したAIエージェントです。一方Claude Codeは、ファイル操作・文書作成・データ集計など、コード以外の業務全般にも同じ自律実行の仕組みを使い回せる汎用性があります。開発業務が中心ならDevin、業務全般の自動化が目的なら汎用型が向いています。
Q. 非エンジニアの経営者でも自律型AIエージェントは活用できますか？
A. 活用できます。Devinはエンジニア向けですが、Claude Codeのようなデスクトップアプリから使える汎用型のAIエージェントであれば、ターミナル操作不要で「メールの返信を作って」「議事録を要約して」といった日本語の指示だけで業務自動化が始められます。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
